Análisis de redes: Sistema de contratación del Estado (obras) y la relación entre municipalidades distritales en todo el departamento de Lima y las empresas ganadoras en el año 2023¶
Paso 1: Importamos nuestra data¶
In [16]:
!pip install -q openpyxl
In [17]:
import pandas as pd
lima_distritos = pd.read_excel("data/distritos_lima_final.xlsx", engine='openpyxl')
lima_distritos.head()
Out[17]:
| Distritos | ZRINCON_EIRL | MIROVAL_SAC | METACONTROL_SAC | CORONEL_EJECUTORES | WAR_SAC | GIMAHU | HUAYCHAOLA_SAC | JAGIXA | CONSTRUCTORA_DOLPHIN_SAC | ... | INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC | DAZER_CONSTRUCTION_SAC | GRALAZ_SAC | ECOTRAM_EIRL | CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC | W&W_CONSTRUCTORES_SAC | GEOTEGG_SAC | MAKI_ASOCIADOS_SAC | COINVEFER_EIRL | G&P_EL_ROBLE_SAC | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 | Ate | 1 | 2 | 4 | 2 | 1 | 1 | 3 | 1 | 1 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | Barranco | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | Brena | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 3 | Carabayllo | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 4 | Chorrillos | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ... | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
5 rows × 445 columns
El Sistema de Contratación del Estado en el ámbito de obras públicas ha sido fundamental para establecer relaciones entre las municipalidades distritales del departamento de Lima y las empresas ganadoras en el año 2023. En nuestra base de datos, cada fila representa una municipalidad distrital, mientras que las columnas reflejan las empresas que obtuvieron contratos de obras. La asignación de valores en la matriz indica el número de obras ganadas por cada empresa: un valor de 1 indica que la empresa ganó una obra, un 2 indica dos obras, y un 0 señala que la empresa no obtuvo contratos en esa municipalidad. Esta estructura de datos permite analizar la distribución de contratos y evaluar la competencia entre las empresas en el contexto de las municipalidades, asà como identificar patrones en la adjudicación de obras públicas en Lima durante este periodo.
Le damos un vistazo a nuestra base de datos¶
In [20]:
print(lima_distritos.dtypes)
Distritos object
ZRINCON_EIRL int64
MIROVAL_SAC int64
METACONTROL_SAC int64
CORONEL_EJECUTORES int64
...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC int64
GEOTEGG_SAC int64
MAKI_ASOCIADOS_SAC int64
COINVEFER_EIRL int64
G&P_EL_ROBLE_SAC int64
Length: 445, dtype: object
In [22]:
print(lima_distritos['Distritos'].unique())
['Ate' 'Barranco' 'Brena' 'Carabayllo' 'Chorrillos' 'Cieneguilla' 'Comas' 'El_Agustino' 'Independencia' 'La_Molina' 'La_Victoria' 'Lince' 'Los_Olivos' 'Lurigancho(Chosica)' 'Lurin' 'Magdalena_del_Mar' 'Miraflores' 'Pucusana' 'Puente_Piedra' 'Punta_Hermosa' 'Punta_Negra' 'Rimac' 'San_Borja' 'San_Isidro' 'San_Juan_de_Lurigancho' 'San_Juan_de_Miraflores' 'San_Luis' 'San_Martin_de_Porres' 'San_Miguel' 'Santa_Anita' 'Santa_Maria_del_Mar' 'Santa_Rosa' 'Santiago_de_Surco' 'Surquillo' 'Villa_El_Salvador' 'Villa_Maria_del_Triunfo' 'Paramonga' 'Pativilca' 'Supe' 'Cajatambo' 'Arahuay' 'Santa_Rosa_de_Quives' 'San_Vicente_de_Cañete' 'Asia' 'Cerro_Azul' 'Chilca' 'Imperial' 'Mala' 'Quilmana' 'Santa_Cruz_de_Flores' 'Huaral' 'Aucallama' 'Chancay' 'Ihuari' 'Santa_Cruz_de_Andamarca' 'Antioquia' 'Chicla' 'Huachupampa' 'Huanza' 'Huarochiri' 'Ricardo_Palma' 'San_Antonio' 'Santiago_de_Anchucaya' 'Santo_Domingo_de_los_Olleros' 'Surco(Huarochiri)' 'Huacho' 'Huaura' 'Sayan' 'Vegueta' 'Hongos' 'Omas' 'Quinches' 'Tauripampa' 'Tupe' 'Bellavista' 'La_Perla' 'La_Punta' 'Ventanilla' 'Mi_Peru']
In [24]:
print(lima_distritos.describe())
ZRINCON_EIRL MIROVAL_SAC METACONTROL_SAC CORONEL_EJECUTORES \
count 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000
mean 0.101266 0.037975 0.113924 0.050633
std 0.441296 0.250284 0.554408 0.272629
min 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
25% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
50% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
75% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
max 3.000000 2.000000 4.000000 2.000000
WAR_SAC GIMAHU HUAYCHAOLA_SAC JAGIXA \
count 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000
mean 0.012658 0.012658 0.088608 0.025316
std 0.112509 0.112509 0.398390 0.158088
min 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
25% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
50% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
75% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
max 1.000000 1.000000 3.000000 1.000000
CONSTRUCTORA_DOLPHIN_SAC JD&HN ... INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC \
count 79.000000 79.000000 ... 79.000000
mean 0.037975 0.012658 ... 0.025316
std 0.192356 0.112509 ... 0.225018
min 0.000000 0.000000 ... 0.000000
25% 0.000000 0.000000 ... 0.000000
50% 0.000000 0.000000 ... 0.000000
75% 0.000000 0.000000 ... 0.000000
max 1.000000 1.000000 ... 2.000000
DAZER_CONSTRUCTION_SAC GRALAZ_SAC ECOTRAM_EIRL \
count 79.000000 79.000000 79.000000
mean 0.025316 0.012658 0.012658
std 0.225018 0.112509 0.112509
min 0.000000 0.000000 0.000000
25% 0.000000 0.000000 0.000000
50% 0.000000 0.000000 0.000000
75% 0.000000 0.000000 0.000000
max 2.000000 1.000000 1.000000
CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC W&W_CONSTRUCTORES_SAC \
count 79.000000 79.000000
mean 0.037975 0.012658
std 0.337526 0.112509
min 0.000000 0.000000
25% 0.000000 0.000000
50% 0.000000 0.000000
75% 0.000000 0.000000
max 3.000000 1.000000
GEOTEGG_SAC MAKI_ASOCIADOS_SAC COINVEFER_EIRL G&P_EL_ROBLE_SAC
count 79.000000 79.000000 79.000000 79.000000
mean 0.012658 0.012658 0.012658 0.012658
std 0.112509 0.112509 0.112509 0.112509
min 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
25% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
50% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
75% 0.000000 0.000000 0.000000 0.000000
max 1.000000 1.000000 1.000000 1.000000
[8 rows x 444 columns]
Paso 2: Creamos una red bipartita¶
Una red bipartita es un tipo de estructura de red que se compone de dos conjuntos de nodos, donde las conexiones (o aristas) solo pueden existir entre nodos de diferentes conjuntos, y no dentro del mismo conjunto.
Antes que todo, establecemos nuestra columna "Distritos" como Ãndice¶
In [28]:
lima_distritos.set_index('Distritos', inplace=True)
In [30]:
#Revisamos si existen valores perdidos
print(lima_distritos.isnull().sum())
ZRINCON_EIRL 0
MIROVAL_SAC 0
METACONTROL_SAC 0
CORONEL_EJECUTORES 0
WAR_SAC 0
..
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0
GEOTEGG_SAC 0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 0
COINVEFER_EIRL 0
G&P_EL_ROBLE_SAC 0
Length: 444, dtype: int64
¡Ahora sÃ! Veamos el número de nodos y aristas¶
In [34]:
import networkx as nx
victoria = nx.Graph()
municipalidades = lima_distritos.index.tolist()
victoria.add_nodes_from(municipalidades, bipartite=0)
empresas = lima_distritos.columns.tolist()
victoria.add_nodes_from(empresas, bipartite=1)
for distrito in lima_distritos.index:
for empresa in lima_distritos.columns:
if lima_distritos.loc[distrito, empresa] > 0:
victoria.add_edge(distrito, empresa, weight=lima_distritos.loc[distrito, empresa])
print(f"Número de nodos: {victoria.number_of_nodes()}")
print(f"Número de aristas: {victoria.number_of_edges()}")
Número de nodos: 523 Número de aristas: 646
Paso 3: Análisis y visualización¶
Vemos las aristas y sus pesos respectivos¶
In [38]:
for edge in victoria.edges(data=True):
print(edge)
('Ate', 'ZRINCON_EIRL', {'weight': 1})
('Ate', 'MIROVAL_SAC', {'weight': 2})
('Ate', 'METACONTROL_SAC', {'weight': 4})
('Ate', 'CORONEL_EJECUTORES', {'weight': 2})
('Ate', 'WAR_SAC', {'weight': 1})
('Ate', 'GIMAHU', {'weight': 1})
('Ate', 'HUAYCHAOLA_SAC', {'weight': 3})
('Ate', 'JAGIXA', {'weight': 1})
('Ate', 'CONSTRUCTORA_DOLPHIN_SAC', {'weight': 1})
('Ate', 'JD&HN', {'weight': 1})
('Ate', 'JUSAL_INVERSIONES', {'weight': 1})
('Ate', 'SIADEC_INGENIEROS_SAC', {'weight': 2})
('Ate', 'ENMANUEL&LUCIANO', {'weight': 1})
('Ate', 'VENTURO', {'weight': 1})
('Ate', 'HELICONIAS_DEL_HUALLAGA', {'weight': 1})
('Ate', 'LUCEMAR_EIRL', {'weight': 1})
('Ate', 'CASCINA', {'weight': 1})
('Ate', 'PJK', {'weight': 1})
('Barranco', 'NEBCAS_SAC', {'weight': 1})
('Barranco', 'LUMAYJE_SAC', {'weight': 3})
('Barranco', 'ESPINAR_SAC', {'weight': 1})
('Barranco', 'COSISE_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Barranco', 'INGEOBRAS_SAC', {'weight': 1})
('Barranco', 'GESTION&CONSTRUCCION_SAC', {'weight': 1})
('Barranco', 'CONSORCIO_MONTENEGRO', {'weight': 1})
('Brena', 'JJP_SAC', {'weight': 1})
('Brena', 'JJ_BYGGA', {'weight': 1})
('Brena', 'COPER', {'weight': 1})
('Brena', 'FKA', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'ZRINCON_EIRL', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'METACONTROL_SAC', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'COPER', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'COMAPORD_SAC', {'weight': 3})
('Carabayllo', 'ALTAS_CUMBRES', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'JELY_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'VACHAVEZ_SRL', {'weight': 4})
('Carabayllo', 'WCEX_EIRL', {'weight': 3})
('Carabayllo', 'EGUIZABAL', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'AMIGARTE_PERU', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'QUINAVAL', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'GLOBAL_TRAKTOR', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'FLAVIO', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'WABS', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'FALCON_SAC', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'HELER', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'OSERGEN_SAC', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'YOMAR', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'JACL', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'COMPANY_SERVIS', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'CONSTRUCTORA_TANOS', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'CVV', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'HT', {'weight': 1})
('Carabayllo', 'JHP', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'JJP_SAC', {'weight': 2})
('Chorrillos', 'COPER', {'weight': 3})
('Chorrillos', 'FLAVIO', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'FALCON_SAC', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'JM_ARES', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'AGREDA_GALLARDAY&JARA_SAC', {'weight': 2})
('Chorrillos', 'AMRO', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'VSI', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'DAMBEZ_COMPANY', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'JARO', {'weight': 2})
('Chorrillos', 'BACA&TELLEZ', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'NARDDY_EIRL', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'JOMF_SRL', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'GOLDEN', {'weight': 2})
('Chorrillos', 'GRUPO_V&ARQ', {'weight': 3})
('Chorrillos', 'C&C_SRL', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'ALE_INGENIERIA&CONSTRUCCION', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'TACTICAL_IT', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'JFH', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'AGS', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'NANO', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'VCP_CONSULTORES_Y_EJECUTORES', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'EROVA_SAC', {'weight': 1})
('Chorrillos', 'MULTINEGOCIOS_KRISTEL', {'weight': 1})
('Cieneguilla', 'ZRINCON_EIRL', {'weight': 1})
('Cieneguilla', 'LEON_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('Cieneguilla', 'ALEJANDRO_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('Comas', 'ZRINCON_EIRL', {'weight': 2})
('Comas', 'CORONEL_EJECUTORES', {'weight': 1})
('Comas', 'SIADEC_INGENIEROS_SAC', {'weight': 1})
('Comas', 'NEBCAS_SAC', {'weight': 1})
('Comas', 'COPER', {'weight': 1})
('Comas', 'WCEX_EIRL', {'weight': 1})
('Comas', 'YOMAR', {'weight': 1})
('Comas', 'CVV', {'weight': 2})
('Comas', 'JARO', {'weight': 2})
('Comas', 'MARCOS_EIRL', {'weight': 2})
('Comas', 'INVERSIONES&JUVE_CORP', {'weight': 1})
('Comas', 'CONTRUCTORA_VALDIVIESO', {'weight': 2})
('Comas', 'THIMAR_GROUP', {'weight': 1})
('Comas', 'CCONST_J&L', {'weight': 2})
('Comas', 'CODENSA_SAC', {'weight': 1})
('Comas', '3G_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Comas', 'XIANY_SAC', {'weight': 1})
('El_Agustino', 'CORONEL_EJECUTORES', {'weight': 1})
('El_Agustino', 'COPER', {'weight': 1})
('El_Agustino', 'LEON_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('El_Agustino', 'CCONST_J&L', {'weight': 1})
('El_Agustino', 'INVERSIONES_MMG', {'weight': 2})
('El_Agustino', 'A&E_INVERSIONES', {'weight': 1})
('Independencia', 'GRUPO_JW', {'weight': 1})
('Independencia', 'ROAGA_SAC', {'weight': 1})
('Independencia', 'G&F_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Independencia', 'CORPORACION_JRO', {'weight': 1})
('Independencia', 'RASYR_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Independencia', 'INSERCO', {'weight': 1})
('La_Molina', 'JAEC_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('La_Molina', 'THE_MOON_CONTRATISTAS', {'weight': 2})
('La_Victoria', 'SABINA_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('La_Victoria', 'MONTALVO_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('La_Victoria', 'BJL_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Lince', 'GMP_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'ESPINAR_SAC', {'weight': 2})
('Los_Olivos', 'EROVA_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'MONTALVO_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'DASA_SAC', {'weight': 2})
('Los_Olivos', 'EXAGATEC_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'RANRA_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'CH&G_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'DUAL_DOOM', {'weight': 2})
('Los_Olivos', 'M&S_PROYECTS', {'weight': 2})
('Los_Olivos', 'MEJESA_SRL', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'RIBAB_EIRL', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'CAMEN_SAC', {'weight': 3})
('Los_Olivos', 'SPACIOZ_SAC', {'weight': 3})
('Los_Olivos', 'AJC_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'MALLQUI_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'CMM_SAC', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'CORPORACION_JARA_Y_CHAVEZ', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'CONINTEC_SRL', {'weight': 1})
('Los_Olivos', 'IGYCSAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'HUAYCHAOLA_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'ESPINAR_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'INVERSIONES_MMG', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CORPORACION_LINARES_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'SAUCE_GRANDE', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CONSORCIO_NARANJALES', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'VIKAC_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CCOHIL_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CHEC-FUN_CONSTRUCTORA', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'C&D_SAC', {'weight': 2})
('Lurigancho(Chosica)', 'MVR_SAC', {'weight': 2})
('Lurigancho(Chosica)', 'GRUPO_H&S', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'GA_SERVICES_SOLUTIONS', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'PROGEN_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'INGENIERIA_Y_CONSTRUCCION GERAL', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'EDCAVAR_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'ICM_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'JERUMI_EIRL', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CONCRETO_INKACON', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CHACHI_EIRL', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CARBAJAL_VICTOR', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'SD_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'CONTRUCTORA_FERRO', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'M&N_SRL', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'ARCONST_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'NEPAL_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'TROMMEL_SAC', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'SUAREZ_MANUEL', {'weight': 1})
('Lurigancho(Chosica)', 'EDIRESA_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', 'GESTION&CONSTRUCCION_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', '3G_CONSTRUCTORA', {'weight': 2})
('Lurin', 'XIANY_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', 'JF_CONSTRUCTORES_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', 'MULTISERVICIOS_INMOBILIARIA_PAOLA', {'weight': 1})
('Lurin', 'JOVE_WILLIAM', {'weight': 2})
('Lurin', 'JOVE&JOVE_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', 'G_Y_J_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', 'SEASAP_SAC', {'weight': 1})
('Lurin', 'OVLV_SAC', {'weight': 1})
('Magdalena_del_Mar', 'CONTRATISTAS_YOUNG_SAC', {'weight': 2})
('Magdalena_del_Mar', 'Y_M_SAC', {'weight': 3})
('Magdalena_del_Mar', 'MLM_SAC', {'weight': 1})
('Magdalena_del_Mar', 'OUR_HOUSE_CONSTRUCTION', {'weight': 1})
('Magdalena_del_Mar', 'LEXHIS_SAC', {'weight': 1})
('Magdalena_del_Mar', 'INGCONS_EIRL', {'weight': 1})
('Magdalena_del_Mar', 'HERCISA_SAC', {'weight': 1})
('Magdalena_del_Mar', 'ASFALTOS_Y_PAVIMENTOS_SAC', {'weight': 1})
('Miraflores', 'EROVA_SAC', {'weight': 1})
('Miraflores', 'HIGH_CONSTRUCTIONS', {'weight': 1})
('Miraflores', 'MULTINEGOCIOS_AARON_SAC', {'weight': 1})
('Miraflores', 'INCOT_SAC', {'weight': 1})
('Miraflores', 'CONSTRUCTORA_UPACA', {'weight': 1})
('Miraflores', 'CONSTRUCTORA_PERU_TRACTOR', {'weight': 1})
('Pucusana', 'DAED_SAC', {'weight': 1})
('Pucusana', 'INVERSIONES_HILARIO_SAC', {'weight': 1})
('Puente_Piedra', 'SIADEC_INGENIEROS_SAC', {'weight': 2})
('Puente_Piedra', 'VACHAVEZ_SRL', {'weight': 2})
('Puente_Piedra', 'CORPORACION_JARA_Y_CHAVEZ', {'weight': 1})
('Puente_Piedra', 'UDEL_EIRL', {'weight': 1})
('Puente_Piedra', 'LEVAZ_SAC', {'weight': 2})
('Punta_Hermosa', 'HUAYCHAOLA_SAC', {'weight': 1})
('Punta_Hermosa', 'GESTION&CONSTRUCCION_SAC', {'weight': 1})
('Punta_Hermosa', 'ALEJANDRO_CONTRATISTAS', {'weight': 1})
('Punta_Hermosa', 'JOVE_WILLIAM', {'weight': 1})
('Punta_Hermosa', 'AG_GROUP_EIRL', {'weight': 1})
('Punta_Hermosa', 'RASEC_EIRL', {'weight': 1})
('Punta_Negra', 'JROTRI_EIRL', {'weight': 1})
('Punta_Negra', 'HS_CONSTRUCTORA_INGENIEROS_SAC', {'weight': 1})
('Punta_Negra', 'HUASCARAN_SAC', {'weight': 1})
('Punta_Negra', 'TIERRA_SOL_SAC', {'weight': 1})
('Punta_Negra', 'JA&DE_SA', {'weight': 1})
('Rimac', 'JJP_SAC', {'weight': 1})
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('Huacho', 'INVERSIONES_Y_CONTRATISTAS_GRUPO_7_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'PEDRO_PABLO_MARTINEZ_INFANTES_EIRL', {'weight': 1})
('Huacho', 'EMPRESA_J&F_EIRL', {'weight': 2})
('Huacho', 'SERVIPROYECTOS_ALYMAR_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'EMPRESA_CONSTRUCTORA_LOPEZ_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CONTRATISTAS_GENERALES_HUAURA_SRL', {'weight': 1})
('Huacho', 'COJAPRI_INGENIEROS_EIRL', {'weight': 1})
('Huacho', 'COINBISE_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CONZEL_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CORPORACION_ANDINA_YIRET_EIRL', {'weight': 1})
('Huacho', 'SAN_AGUSTIN_EIRL_CONTRATISTAS_GENERALES', {'weight': 1})
('Huacho', 'CORPORACION_DAGOBA_SAC', {'weight': 2})
('Huacho', "CONSTRUCTORA_Y_CORPORACION_D'GALLO_EIRL", {'weight': 1})
('Huacho', 'AMPER_SISTEMAS_SUCURSAL_PERU_SA', {'weight': 1})
('Huacho', 'ARES_SERVICIOS_GLOBALES_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CONSAJAK_CIX_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'FEMACH_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'EIFEL_CONSTRUCCIONES_Y_SERVICIOS_GENERALES_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'DAIDARIUS_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'INVERSIONES_MINERAS_TOROMIN_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CONSAGA_INGENIEROS_CONTRATISTAS_GENERALES_SRL', {'weight': 1})
('Huacho', 'TELEANDES_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'TEINGECON_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'GRUPO_HTS_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CORPORATION_TEKNY&RAN_EIRL', {'weight': 1})
('Huacho', 'CONSTRUCTORA_INMOBILIARIA_GOLD_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'CONSTRUCTORA_GERED_SAC', {'weight': 1})
('Huacho', 'PSD_FORTALEZA_SAC', {'weight': 1})
('Huaura', 'SIMON_HUERTA_ROJAS_SAC', {'weight': 1})
('Huaura', 'HEMSA_SRL', {'weight': 1})
('Huaura', 'AOC_SRL', {'weight': 1})
('Sayan', 'CONSTRUCTORA_Y_SERVICIOS_GENERALES_A&R_SRL', {'weight': 1})
('Sayan', 'GRUPO_CONSTRUCTOR_HAZ_Y_HNOS_LA_SRL', {'weight': 1})
('Sayan', 'SERVICIOS_Y_CONSTRUCCION_VILLAVICENCIO_SAC', {'weight': 1})
('Sayan', 'COPCOGE_EIRL', {'weight': 2})
('Sayan', 'NYM_ARELLANO_CONSTRUCTOR_SAC', {'weight': 1})
('Vegueta', 'DAMBEZ_COMPANY', {'weight': 2})
('Vegueta', 'ALPAMAYO_SAC', {'weight': 1})
('Vegueta', 'AOC_SRL', {'weight': 1})
('Vegueta', 'FASA_SAC', {'weight': 1})
('Vegueta', 'AGRIBUSINESS_SAC', {'weight': 1})
('Vegueta', 'CIVIC_EIRL', {'weight': 1})
('Vegueta', 'GOE_EIRL', {'weight': 1})
('Vegueta', 'PERUINSA_SAC', {'weight': 1})
('Vegueta', 'CONSTRUCTORA_Y_CONSULTORA_DEL_PERU_SAC', {'weight': 1})
('Hongos', 'G&I_ASOCIADOS_CONSULTORES', {'weight': 1})
('Hongos', 'ZIBA_SAC', {'weight': 1})
('Omas', 'DEREK_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC', {'weight': 1})
('Omas', 'GRUPO_ST_INGENIERIA&CONSTRUCCION_EIRL', {'weight': 1})
('Quinches', 'INVERSIONES_HERMANOS_CADILLO_MOTA', {'weight': 1})
('Quinches', 'ARMAS_RODRIGUEZ_VICTOR', {'weight': 1})
('Tauripampa', 'C_Y_C_SAC', {'weight': 1})
('Tauripampa', 'HUMMINGTRIP_SAC', {'weight': 1})
('Tauripampa', 'GC_SAC', {'weight': 1})
('Tauripampa', 'P&J_EIRL', {'weight': 1})
('Tupe', 'LOA_WAUKIS_SAC', {'weight': 2})
('Tupe', 'CODECA_SAC', {'weight': 1})
('Bellavista', 'M&S_PROYECTS', {'weight': 1})
('Bellavista', 'HUASCARAN_SAC', {'weight': 2})
('Bellavista', 'CVJ_CONTRATISTAS_GENERALES_SRL', {'weight': 1})
('Bellavista', 'GELI_SAC', {'weight': 1})
('Bellavista', "LOREN'S_SAC", {'weight': 1})
('La_Perla', 'SIADEC_INGENIEROS_SAC', {'weight': 2})
('La_Perla', 'NEBCAS_SAC', {'weight': 1})
('La_Perla', 'CODENSA_SAC', {'weight': 1})
('La_Perla', 'XIANY_SAC', {'weight': 1})
('La_Punta', 'ARCONST_SAC', {'weight': 1})
('La_Punta', 'GRUPO_VITESSE_SAC', {'weight': 1})
('La_Punta', 'MILENIUM_SAC', {'weight': 3})
('La_Punta', 'ORDESA_A&C_SAC', {'weight': 2})
('La_Punta', 'QUEVEDO_JIMENEZ_CESAR_AUGUSTO', {'weight': 1})
('La_Punta', 'LUSA_SRL', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'ZRINCON_EIRL', {'weight': 3})
('Ventanilla', 'MIROVAL_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'C&C_SRL', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'CONTRUCTORA_VALDIVIESO', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'M&S_PROYECTS', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'ARCONST_SAC', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'EDIRESA_SAC', {'weight': 3})
('Ventanilla', 'JF_CONSTRUCTORES_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'ORDESA_A&C_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'SAUCEDO_INGENIERIA_Y_CONSTRUCCION_SAC', {'weight': 3})
('Ventanilla', 'NFRC_EIRL', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'REBECSA_SAC', {'weight': 4})
('Ventanilla', 'BECERRA_Y_BECERRA_CONSTRUCTORES_SAC', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'SAENZ_CONSTRUCCTION_EMPRESA', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'GRUPO_REMEC_SAC', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'DICIESA_EIRL', {'weight': 3})
('Ventanilla', 'CONSTRUCTORA_NISSI_SAC', {'weight': 3})
('Ventanilla', 'SAMIR_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'NEW_ACROPOLIS_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'DAZER_CONSTRUCTION_SAC', {'weight': 2})
('Ventanilla', 'GRALAZ_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'ECOTRAM_EIRL', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC', {'weight': 3})
('Ventanilla', 'W&W_CONSTRUCTORES_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'GEOTEGG_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'MAKI_ASOCIADOS_SAC', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'COINVEFER_EIRL', {'weight': 1})
('Ventanilla', 'G&P_EL_ROBLE_SAC', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'COPER', {'weight': 2})
('Mi_Peru', 'JARO', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'MALLQUI_SAC', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'CROS_PERU_SAC', {'weight': 2})
('Mi_Peru', 'HB_SAC', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'CAMHARO_SAC', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'ARIS_SAC', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'JE_EIRL', {'weight': 1})
('Mi_Peru', 'CRANT_SAC', {'weight': 1})
3.1. Visualizamos la red¶
In [41]:
import matplotlib.pyplot as plt
pos = nx.bipartite_layout(victoria, nodes=municipalidades)
plt.figure(figsize=(15, 10))
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, nodelist=municipalidades, node_color="lightblue", node_size=1500)
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, nodelist=empresas, node_color="lightgreen", node_size=1500)
nx.draw_networkx_edges(victoria, pos, width=1.5)
nx.draw_networkx_labels(victoria, pos, font_size=5, font_weight="bold")
plt.title("Red Bipartita de Contratos entre Municipalidades y Empresas")
plt.axis('off')
plt.show()
Ups... Intentemos de otra forma¶
In [44]:
import matplotlib.pyplot as plt
pos = nx.spring_layout(victoria, seed=42)
plt.figure(figsize=(10, 7))
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, nodelist=municipalidades, node_color="lightblue", node_size=1500, label="Municipalidades")
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, nodelist=empresas, node_color="lightgreen", node_size=1500, label="Empresas")
nx.draw_networkx_edges(victoria, pos, width=1.5)
nx.draw_networkx_labels(victoria, pos, font_size=10, font_weight="bold")
plt.legend(["Municipalidades", "Empresas"])
plt.title("Red Bipartita de Contratos entre Municipalidades y Empresas")
plt.show()
Probemos otra forma...¶
In [50]:
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(20, 15))
pos = nx.spring_layout(victoria, k=0.3, iterations=20)
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, nodelist=municipalidades, node_color="lightblue", node_size=500)
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, nodelist=empresas, node_color="lightgreen", node_size=500)
nx.draw_networkx_edges(victoria, pos, width=1.0, alpha=0.6)
nx.draw_networkx_labels(victoria, pos, font_size=7, font_weight="bold")
plt.title("Red Bipartita de Contratos entre Municipalidades y Empresas", fontsize=15)
plt.axis('off')
plt.show()
Mejoramos la visualización¶
In [112]:
from pyvis.network import Network
import networkx as nx
net = Network(height="750px", width="100%", notebook=True)
for municipio in municipalidades:
net.add_node(str(municipio), label=str(municipio), color='lightblue', size=20)
for empresa in empresas:
net.add_node(str(empresa), label=str(empresa), color='lightgreen', size=20)
for u, v in victoria.edges():
if str(u) not in net.get_nodes():
net.add_node(str(u), label=str(u), color='lightblue' if u in municipalidades else 'lightgreen', size=20)
if str(v) not in net.get_nodes():
net.add_node(str(v), label=str(v), color='lightblue' if v in municipalidades else 'lightgreen', size=20)
net.add_edge(str(u), str(v))
net.repulsion(node_distance=300, spring_length=150)
net.show("red_bipartita_interactiva.html")
Warning: When cdn_resources is 'local' jupyter notebook has issues displaying graphics on chrome/safari. Use cdn_resources='in_line' or cdn_resources='remote' if you have issues viewing graphics in a notebook. red_bipartita_interactiva.html
Out[112]:
3.2. Agrupamiento por peso¶
En este caso comprendemos el peso en torno al número de contratos que ha ganado una empresa en un determinado distrito
Contratos iguales o mayores a 2¶
In [62]:
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
min_contratos = 2
victoria_filtered = nx.Graph()
for distrito in lima_distritos.index:
for empresa in lima_distritos.columns:
if lima_distritos.loc[distrito, empresa] >= min_contratos:
victoria_filtered.add_edge(distrito, empresa, weight=lima_distritos.loc[distrito, empresa])
pos = nx.spring_layout(victoria_filtered, k=0.3, iterations=20)
municipalidades = [n for n in victoria_filtered.nodes() if n in lima_distritos.index]
empresas = [n for n in victoria_filtered.nodes() if n not in lima_distritos.index]
color_map = ["lightblue" if node in municipalidades else "lightgreen" for node in victoria_filtered.nodes()]
node_sizes = []
for node in victoria_filtered.nodes():
if node in municipalidades:
total_contratos = sum([victoria_filtered[u][v]['weight'] for u, v in victoria_filtered.edges(node)])
else:
total_contratos = sum([victoria_filtered[u][v]['weight'] for u, v in victoria_filtered.edges(node)])
node_sizes.append(total_contratos * 200)
plt.figure(figsize=(15, 10))
nx.draw_networkx_nodes(victoria_filtered, pos, node_color=color_map, node_size=node_sizes, alpha=0.8)
nx.draw_networkx_edges(victoria_filtered, pos, width=1.5, alpha=0.5, edge_color="grey")
nx.draw_networkx_labels(victoria_filtered, pos, font_size=8, font_weight="bold")
edge_labels = nx.get_edge_attributes(victoria_filtered, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(victoria_filtered, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=7)
plt.title("Red Bipartita Filtrada (Contratos ≥ 2)", fontsize=15)
plt.axis('off')
plt.show()
Contratos iguales o mayores a 3¶
In [65]:
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
min_contratos_3 = 3
victoria_filtered_3 = nx.Graph()
for distrito in lima_distritos.index:
for empresa in lima_distritos.columns:
if lima_distritos.loc[distrito, empresa] >= min_contratos_3:
victoria_filtered_3.add_edge(distrito, empresa, weight=lima_distritos.loc[distrito, empresa])
pos = nx.spring_layout(victoria_filtered_3, k=0.3, iterations=20)
municipalidades = [n for n in victoria_filtered_3.nodes() if n in lima_distritos.index]
empresas = [n for n in victoria_filtered_3.nodes() if n not in lima_distritos.index]
color_map = ["lightblue" if node in municipalidades else "lightgreen" for node in victoria_filtered_3.nodes()]
node_sizes = []
for node in victoria_filtered_3.nodes():
if node in municipalidades:
total_contratos = sum([victoria_filtered_3[u][v]['weight'] for u, v in victoria_filtered_3.edges(node)])
else:
total_contratos = sum([victoria_filtered_3[u][v]['weight'] for u, v in victoria_filtered_3.edges(node)])
node_sizes.append(total_contratos * 200)
plt.figure(figsize=(15, 10))
nx.draw_networkx_nodes(victoria_filtered_3, pos, node_color=color_map, node_size=node_sizes, alpha=0.8)
nx.draw_networkx_edges(victoria_filtered_3, pos, width=1.5, alpha=0.5, edge_color="grey")
nx.draw_networkx_labels(victoria_filtered_3, pos, font_size=8, font_weight="bold")
edge_labels = nx.get_edge_attributes(victoria_filtered_3, 'weight')
nx.draw_networkx_edge_labels(victoria_filtered_3, pos, edge_labels=edge_labels, font_size=7)
plt.title("Red Bipartita Filtrada (Contratos ≥ 3)", fontsize=15)
plt.axis('off')
plt.show()
3.3. Agrupamiento de comunidades¶
In [70]:
import matplotlib.pyplot as plt
import networkx as nx
import matplotlib.cm as cm
communities = list(nx.algorithms.community.greedy_modularity_communities(victoria))
plt.figure(figsize=(15, 10))
pos = nx.spring_layout(victoria, k=0.15, iterations=50, seed=42)
colors = plt.colormaps['Set1'].colors
node_color_map = {}
for i, community in enumerate(communities):
for node in community:
node_color_map[node] = colors[i % len(colors)]
node_colors = [node_color_map[node] for node in victoria.nodes()]
nx.draw_networkx_nodes(victoria, pos, node_color=node_colors, node_size=800, alpha=0.9)
nx.draw_networkx_edges(victoria, pos, width=1.5, alpha=0.5, edge_color="grey")
nx.draw_networkx_labels(victoria, pos, font_size=8, font_weight="bold")
plt.title("Red Bipartita con Detección de Comunidades", fontsize=15)
plt.axis('off')
plt.show()
No es el mejor resultado, pero la vida continua...¶
3.4. Visualización interactiva de Comunidades¶
In [76]:
from pyvis.network import Network
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
comunidades = list(nx.algorithms.community.greedy_modularity_communities(victoria))
net = Network(height="750px", width="100%", notebook=True)
colors = plt.colormaps['Set1'].colors
for i, community in enumerate(comunidades):
color = colors[i % len(colors)]
for node in community:
net.add_node(str(node), label=str(node), color=color)
for u, v, data in victoria.edges(data=True):
weight = data.get('weight', 1)
net.add_edge(str(u), str(v), value=int(weight))
net.repulsion(node_distance=300, spring_length=150)
net.show("red_interactiva.html")
Warning: When cdn_resources is 'local' jupyter notebook has issues displaying graphics on chrome/safari. Use cdn_resources='in_line' or cdn_resources='remote' if you have issues viewing graphics in a notebook. red_interactiva.html
Out[76]:
Podemos cambiar el color a las municipalidades¶
In [93]:
#Hacemos una lista primero
lista_distritos = lima_distritos.index.tolist()
print(lista_distritos)
['Ate', 'Barranco', 'Brena', 'Carabayllo', 'Chorrillos', 'Cieneguilla', 'Comas', 'El_Agustino', 'Independencia', 'La_Molina', 'La_Victoria', 'Lince', 'Los_Olivos', 'Lurigancho(Chosica)', 'Lurin', 'Magdalena_del_Mar', 'Miraflores', 'Pucusana', 'Puente_Piedra', 'Punta_Hermosa', 'Punta_Negra', 'Rimac', 'San_Borja', 'San_Isidro', 'San_Juan_de_Lurigancho', 'San_Juan_de_Miraflores', 'San_Luis', 'San_Martin_de_Porres', 'San_Miguel', 'Santa_Anita', 'Santa_Maria_del_Mar', 'Santa_Rosa', 'Santiago_de_Surco', 'Surquillo', 'Villa_El_Salvador', 'Villa_Maria_del_Triunfo', 'Paramonga', 'Pativilca', 'Supe', 'Cajatambo', 'Arahuay', 'Santa_Rosa_de_Quives', 'San_Vicente_de_Cañete', 'Asia', 'Cerro_Azul', 'Chilca', 'Imperial', 'Mala', 'Quilmana', 'Santa_Cruz_de_Flores', 'Huaral', 'Aucallama', 'Chancay', 'Ihuari', 'Santa_Cruz_de_Andamarca', 'Antioquia', 'Chicla', 'Huachupampa', 'Huanza', 'Huarochiri', 'Ricardo_Palma', 'San_Antonio', 'Santiago_de_Anchucaya', 'Santo_Domingo_de_los_Olleros', 'Surco(Huarochiri)', 'Huacho', 'Huaura', 'Sayan', 'Vegueta', 'Hongos', 'Omas', 'Quinches', 'Tauripampa', 'Tupe', 'Bellavista', 'La_Perla', 'La_Punta', 'Ventanilla', 'Mi_Peru']
In [89]:
from pyvis.network import Network
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt
comunidades = list(nx.algorithms.community.greedy_modularity_communities(victoria))
lista_distritos = lima_distritos.index.tolist()
net = Network(height="750px", width="100%", notebook=True)
colors = plt.colormaps['Set1'].colors
distrito_color = 'blue' # Cambia este color al que prefieras
for i, community in enumerate(comunidades):
color = colors[i % len(colors)]
for node in community:
if str(node) in lista_distritos:
net.add_node(str(node), label=str(node), color=distrito_color)
else:
net.add_node(str(node), label=str(node), color=color)
for u, v, data in victoria.edges(data=True):
weight = data.get('weight', 1)
net.add_edge(str(u), str(v), value=int(weight))
net.repulsion(node_distance=300, spring_length=150)
net.show("red_interactiva.html")
Warning: When cdn_resources is 'local' jupyter notebook has issues displaying graphics on chrome/safari. Use cdn_resources='in_line' or cdn_resources='remote' if you have issues viewing graphics in a notebook. red_interactiva.html
Out[89]:
3.5. Grado de los nodos¶
In [116]:
grado_nodos = dict(victoria.degree())
print(grado_nodos)
{'Ate': 18, 'Barranco': 7, 'Brena': 4, 'Carabayllo': 24, 'Chorrillos': 24, 'Cieneguilla': 3, 'Comas': 17, 'El_Agustino': 6, 'Independencia': 6, 'La_Molina': 2, 'La_Victoria': 3, 'Lince': 1, 'Los_Olivos': 19, 'Lurigancho(Chosica)': 29, 'Lurin': 10, 'Magdalena_del_Mar': 8, 'Miraflores': 6, 'Pucusana': 2, 'Puente_Piedra': 5, 'Punta_Hermosa': 6, 'Punta_Negra': 5, 'Rimac': 16, 'San_Borja': 10, 'San_Isidro': 19, 'San_Juan_de_Lurigancho': 8, 'San_Juan_de_Miraflores': 22, 'San_Luis': 7, 'San_Martin_de_Porres': 36, 'San_Miguel': 5, 'Santa_Anita': 14, 'Santa_Maria_del_Mar': 1, 'Santa_Rosa': 8, 'Santiago_de_Surco': 10, 'Surquillo': 3, 'Villa_El_Salvador': 3, 'Villa_Maria_del_Triunfo': 2, 'Paramonga': 2, 'Pativilca': 6, 'Supe': 5, 'Cajatambo': 2, 'Arahuay': 2, 'Santa_Rosa_de_Quives': 4, 'San_Vicente_de_Cañete': 20, 'Asia': 12, 'Cerro_Azul': 5, 'Chilca': 8, 'Imperial': 10, 'Mala': 15, 'Quilmana': 8, 'Santa_Cruz_de_Flores': 3, 'Huaral': 9, 'Aucallama': 6, 'Chancay': 9, 'Ihuari': 2, 'Santa_Cruz_de_Andamarca': 4, 'Antioquia': 2, 'Chicla': 2, 'Huachupampa': 3, 'Huanza': 2, 'Huarochiri': 1, 'Ricardo_Palma': 1, 'San_Antonio': 12, 'Santiago_de_Anchucaya': 2, 'Santo_Domingo_de_los_Olleros': 4, 'Surco(Huarochiri)': 1, 'Huacho': 33, 'Huaura': 3, 'Sayan': 5, 'Vegueta': 9, 'Hongos': 2, 'Omas': 2, 'Quinches': 2, 'Tauripampa': 4, 'Tupe': 2, 'Bellavista': 5, 'La_Perla': 4, 'La_Punta': 6, 'Ventanilla': 29, 'Mi_Peru': 9, 'ZRINCON_EIRL': 5, 'MIROVAL_SAC': 2, 'METACONTROL_SAC': 4, 'CORONEL_EJECUTORES': 3, 'WAR_SAC': 1, 'GIMAHU': 1, 'HUAYCHAOLA_SAC': 5, 'JAGIXA': 2, 'CONSTRUCTORA_DOLPHIN_SAC': 3, 'JD&HN': 1, 'JUSAL_INVERSIONES': 3, 'SIADEC_INGENIEROS_SAC': 7, 'ENMANUEL&LUCIANO': 1, 'VENTURO': 1, 'HELICONIAS_DEL_HUALLAGA': 1, 'LUCEMAR_EIRL': 4, 'CASCINA': 1, 'PJK': 2, 'NEBCAS_SAC': 3, 'LUMAYJE_SAC': 2, 'ESPINAR_SAC': 7, 'COSISE_CONSTRUCTORA': 4, 'INGEOBRAS_SAC': 3, 'GESTION&CONSTRUCCION_SAC': 4, 'CONSORCIO_MONTENEGRO': 2, 'JJP_SAC': 4, 'JJ_BYGGA': 1, 'COPER': 9, 'FKA': 1, 'COMAPORD_SAC': 2, 'ALTAS_CUMBRES': 1, 'JELY_CONTRATISTAS': 2, 'VACHAVEZ_SRL': 3, 'WCEX_EIRL': 3, 'EGUIZABAL': 1, 'AMIGARTE_PERU': 1, 'QUINAVAL': 1, 'GLOBAL_TRAKTOR': 1, 'FLAVIO': 2, 'WABS': 1, 'FALCON_SAC': 4, 'HELER': 1, 'OSERGEN_SAC': 2, 'YOMAR': 2, 'JACL': 1, 'COMPANY_SERVIS': 1, 'CONSTRUCTORA_TANOS': 2, 'CVV': 2, 'HT': 1, 'JHP': 1, 'JM_ARES': 1, 'AGREDA_GALLARDAY&JARA_SAC': 3, 'AMRO': 1, 'VSI': 1, 'DAMBEZ_COMPANY': 4, 'JARO': 4, 'BACA&TELLEZ': 1, 'NARDDY_EIRL': 2, 'JOMF_SRL': 3, 'GOLDEN': 1, 'GRUPO_V&ARQ': 1, 'C&C_SRL': 3, 'ALE_INGENIERIA&CONSTRUCCION': 2, 'TACTICAL_IT': 1, 'JFH': 1, 'AGS': 1, 'NANO': 1, 'VCP_CONSULTORES_Y_EJECUTORES': 3, 'EROVA_SAC': 4, 'MULTINEGOCIOS_KRISTEL': 1, 'LEON_CONTRATISTAS': 3, 'ALEJANDRO_CONTRATISTAS': 2, 'MARCOS_EIRL': 1, 'INVERSIONES&JUVE_CORP': 1, 'CONTRUCTORA_VALDIVIESO': 3, 'THIMAR_GROUP': 1, 'CCONST_J&L': 2, 'CODENSA_SAC': 3, '3G_CONSTRUCTORA': 2, 'XIANY_SAC': 3, 'INVERSIONES_MMG': 2, 'A&E_INVERSIONES': 1, 'GRUPO_JW': 1, 'ROAGA_SAC': 1, 'G&F_CONSTRUCTORA': 1, 'CORPORACION_JRO': 1, 'RASYR_CONSTRUCTORA': 2, 'INSERCO': 1, 'JAEC_CONTRATISTAS': 1, 'THE_MOON_CONTRATISTAS': 1, 'SABINA_CONTRATISTAS': 1, 'MONTALVO_CONSTRUCTORA': 3, 'BJL_CONSTRUCTORA': 1, 'GMP_SAC': 2, 'DASA_SAC': 1, 'EXAGATEC_SAC': 1, 'RANRA_SAC': 1, 'CH&G_SAC': 1, 'DUAL_DOOM': 1, 'M&S_PROYECTS': 5, 'MEJESA_SRL': 3, 'RIBAB_EIRL': 1, 'CAMEN_SAC': 1, 'SPACIOZ_SAC': 1, 'AJC_SAC': 2, 'MALLQUI_SAC': 3, 'CMM_SAC': 1, 'CORPORACION_JARA_Y_CHAVEZ': 3, 'CONINTEC_SRL': 3, 'IGYCSAC': 1, 'CORPORACION_LINARES_SAC': 5, 'SAUCE_GRANDE': 1, 'CONSORCIO_NARANJALES': 1, 'VIKAC_SAC': 1, 'CCOHIL_SAC': 1, 'CHEC-FUN_CONSTRUCTORA': 1, 'C&D_SAC': 1, 'MVR_SAC': 1, 'GRUPO_H&S': 1, 'GA_SERVICES_SOLUTIONS': 1, 'PROGEN_SAC': 1, 'INGENIERIA_Y_CONSTRUCCION GERAL': 1, 'EDCAVAR_SAC': 1, 'ICM_SAC': 1, 'JERUMI_EIRL': 1, 'CONCRETO_INKACON': 1, 'CHACHI_EIRL': 1, 'CARBAJAL_VICTOR': 1, 'SD_SAC': 1, 'CONTRUCTORA_FERRO': 1, 'M&N_SRL': 1, 'ARCONST_SAC': 4, 'NEPAL_SAC': 1, 'TROMMEL_SAC': 1, 'SUAREZ_MANUEL': 1, 'EDIRESA_SAC': 2, 'JF_CONSTRUCTORES_SAC': 3, 'MULTISERVICIOS_INMOBILIARIA_PAOLA': 1, 'JOVE_WILLIAM': 3, 'JOVE&JOVE_SAC': 2, 'G_Y_J_SAC': 1, 'SEASAP_SAC': 1, 'OVLV_SAC': 3, 'CONTRATISTAS_YOUNG_SAC': 2, 'Y_M_SAC': 4, 'MLM_SAC': 1, 'OUR_HOUSE_CONSTRUCTION': 1, 'LEXHIS_SAC': 1, 'INGCONS_EIRL': 2, 'HERCISA_SAC': 1, 'ASFALTOS_Y_PAVIMENTOS_SAC': 2, 'HIGH_CONSTRUCTIONS': 3, 'MULTINEGOCIOS_AARON_SAC': 1, 'INCOT_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_UPACA': 1, 'CONSTRUCTORA_PERU_TRACTOR': 1, 'DAED_SAC': 1, 'INVERSIONES_HILARIO_SAC': 1, 'UDEL_EIRL': 1, 'LEVAZ_SAC': 1, 'AG_GROUP_EIRL': 1, 'RASEC_EIRL': 1, 'JROTRI_EIRL': 2, 'HS_CONSTRUCTORA_INGENIEROS_SAC': 1, 'HUASCARAN_SAC': 2, 'TIERRA_SOL_SAC': 1, 'JA&DE_SA': 2, 'ROMAYSE_SAC': 2, 'OMZA_SAC': 1, 'MULTISERVIS_HH_EIRL': 1, 'VALENTINO_EIRL': 1, 'ALBEDI_SAC': 1, 'MILCORP_EIRL': 1, 'C_Y_R_SAC': 1, 'CRJ_SAC': 2, 'COMPANIA_GRA_CONSTRUCCIONES': 1, 'ACO_EIRL': 3, 'SANTO_DOMINGO_SAC': 2, 'CROS_PERU_SAC': 2, 'HA_CONSTRUCCION_SAC': 1, 'HB_SAC': 2, 'KUNAQ_SAC': 1, 'INVERSIONES_LIBERSCO': 1, 'PORFISA_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'GRUPO_VITESSE_SAC': 2, 'CONTINENTAL_SAC': 4, 'LINGH_SAC': 1, 'CONSTRUCCIONES_METALICAS_TAE': 1, 'MJE_SAC': 1, 'CHAVISAN_EIRL': 1, 'VIALUSA_SAC': 1, 'A&L_SAC': 1, 'B&C_SA': 1, 'FAKECC_SAC': 1, 'MT_PROYECTOS_Y_OBRAS_SAC': 2, 'RGG_SAC': 1, 'NATHAN_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_VANESSA_ORIETTA': 1, 'ICVSA_SA': 1, '1.0...201': 1, 'JBG_SAC': 1, 'MYVEC_SAC': 2, 'INVERSIONES_ALVAREZ_CONTRATISTAS_SAC': 1, 'INVERSIONES_BALY_EIRL': 1, 'CESPEDES_EDGAR': 1, 'SAM_BLASS_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_REVENGE_EIRL': 1, 'G_Y_R_SAC': 1, 'C&M_GARCIA_CONTRATISTAS_Y_CONSULTORES_SAC': 2, 'ALESOF_EIRL': 2, 'ISS_CONSTRUCTORA_SAC': 2, 'OUTPUT_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_Y_SERVICIOS_C&C_SRL': 1, 'AMERIKA_PROMASER_SRL': 1, 'CORPORACION_E_INVERSIONES_H&A_SAC': 2, 'INVERSIONES_Y_CONTRATISTAS_GRUPO_7_SAC': 4, 'CAMHARO_SAC': 3, 'CCODEINGESA': 1, 'CONSTRUCTORA_HERRERA_PERU_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_MJR_SA': 1, 'CARBOZ_C_Y_M_EIRL': 1, 'V_Y_P_CONSTRUCTORA_Y_SERVICIOS_GENERALES_SAC': 1, 'E&G_CONTRATISTAS_GENERALES_SRL': 1, 'PROYECTOS_INDUSTRIALES_JR_SAC': 1, 'INVERSIONES_LUMI_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_MTT_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_GUTIERREZ&ASOCIADOS': 1, 'PEDRO_PABLO_MARTINEZ_INFANTES_EIRL': 3, 'SERBEMUZ_INDUSTRIALES&SERVICIOS_SAC': 2, 'CJV_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'JJVL_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'ALTAVISTA_INVERSIONES_GLOBALES_SAC': 1, 'DAHE_SERVICIOS_GENERALES': 1, 'ALTAS_CUMBRES_SAC': 0, 'CONSULTORES_Y_CONSTRUCTORA_MARKA_JIRKA': 1, 'CONSTRUCCIONES_&_CONSULTORES_ABIGATI': 1, 'FM_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'LFX_SAC': 1, 'G_Y_L_MAGISTER_SALVADOR': 1, 'PACORQ_SRL': 1, 'RENCCO_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC': 1, 'ABBANCE_COMPANY_SAC': 2, 'CONSTRUCCIONES_COMAFE_SAC': 1, 'CONSTRUCT_MABSA_INGEN_CONTRAT_GRALES': 1, 'CONSTRUCTORA_ANAID': 1, 'WALLALLO_CONSTRUCCION_E_INGENIERIA': 1, 'GMC_PROYECTOS_Y_CONSTRUCCIONES': 1, 'CONSTRUCTORA&CONTRATISTAS_GENERALES_SUSAN': 1, 'AC&V_INGENIEROS_CONTRATISTAS': 1, 'PRIMIAN_INVERSIONES': 1, 'CORPORACION_FRANMEGA': 1, 'ROHA_CONSTRUCTORES&CONSULTORES': 1, 'CONSTRUCTORA_MTL_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_MVM_INGENIEROS': 1, 'COMUNE_CONSTRUCTORA_SAC': 1, 'ARQCON_CONSULTORES_Y_EJECUTORES': 1, 'GRUPO_MONTALVO_PRADA_SAC': 1, 'INGENIERIA_EN_CONSTRUCCION_SOLIS': 1, 'NEGOCIOS_M_Y_G_SERVICIOS_GENERALES': 1, 'CORPORACION_EL_ASPERO': 1, 'CORPORACION_HZ_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'INVERSIONES_HERMANOS_CADILLO_MOTA': 3, 'INVERSIONES_A_Y_C_SAC': 1, 'CONTALMA_SRL': 1, 'MURCIA_EIRL': 1, 'ZAVALA_GROUP_SAC': 2, 'SERVICIOS_FERRETEROS_ALBERT': 2, 'PROMATEC_INGENIERIA&CONSTRUCCION': 1, 'CONSTRUCTORA_CWCM': 1, 'CJ&L_ATO_RENDIMIENTO_EN_CONSULTORIA_Y_EJECUTORIA_DE_INFRAESTRUCTURAS': 2, 'VM_ING_SAC': 3, 'G&I_ASOCIADOS_CONSULTORES': 2, 'CONSTRUCTORA_SEVMI_INVERSIONES': 1, 'CONSUR_CONSTRUCTORA_Y_CONSULTORIA': 1, 'KETU_SERVICIOS_Y_REPRESENTACIONES': 1, 'SALAZAR_Y_GALLO_CONTRATISTAS': 2, 'R_C_R_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'JG_INGENIERIA_SERVICIOS_Y_PROYECTOS': 2, 'ENGINEER_ASSOCIATION_SAC': 1, 'DERC_CONSULTORES_Y_EJECUTORES': 1, 'CONSTRUCTORA_ALFA&BETA': 1, 'CORPORACION_ALHE_CONTRATISTAS_GENERALES': 3, 'CONSTRUCTORA_GALU': 1, 'INVERSIONES_MARVELZ': 1, 'ORIENCE_PERU_SAC': 1, '1.0...288': 1, 'INVERSIONES_Y_CONSTRUCCIONES_RUVIAT': 1, 'AP_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC': 1, 'J_Y_S_SERVICIOS_GENERALES_SAC': 1, 'INVERSIONES_EJECUTORES_Y_CONSULTORES_DACA': 1, 'EMPRESA_MAQUISA_SAC': 2, 'CGG_MULTISERNING_GENERALES': 3, 'PORTICCONS_SAC': 1, 'JK_CONSULTORES_Y_CONSTRUCTORES': 1, 'TEGAM_SAC': 1, 'CONSTRUCCIONES_LORENA': 1, 'GRUPO_H_Y_S': 1, 'C&A_MACONI_INGENIEROS_EIRL': 1, 'EMPRESA_J&F_EIRL': 2, 'ESTANCIA_CASA_BLANCA_EIRL': 1, 'TOBE_SRL': 1, 'COFAB_EIRL': 1, 'GEL_SAC': 1, 'JL_SAC': 1, 'AQUIÑO_SRL': 1, 'V_Y_R_CONSTRUCTORA_SANCHEZ_SRL': 1, 'ISF_EIRLS': 1, 'GRUPO_FRANCO_SAC': 1, 'ROJU_EIRL': 1, 'ALUBE_EIRL': 1, 'TOKYO_SAC': 2, 'INGENIERIA&CONSULTORIA_EIRL': 1, 'FRAGON_SAC': 3, 'CS_SAC': 2, 'CONSULTORIA&INGENIERIA_PERUANA_SAC': 1, 'KALEPH_SAC': 2, 'LAURA_SAMANIEGO_SAC': 2, 'E&F_SAC': 1, 'KAJIRI_EIRL': 1, 'ALPAMAYO_SAC': 2, 'A&V_EIRL': 1, 'BONIFACIO_SAC': 1, 'PAMED_EIRL': 1, 'GEOX_EIRL': 1, 'FOREX_CONSTRUCTIONS_EIRL': 1, 'AI&CB_SRL': 1, 'MARGIL_SAC': 1, 'ICAT_SAC': 1, 'AZUR_SRL': 1, 'S&T_SRL': 1, 'REBOLLAR_SRL': 1, 'CODEING_SAC': 1, 'MICLEBY_SAC': 1, 'D&P_SAC': 1, 'ROMAC_EIRL': 1, 'ROKA_SAC': 2, 'INGECOL': 1, 'JFT_EIRL': 1, 'ADECON': 1, 'GHALIA_EIRL': 1, 'ARYSA_SAC': 1, 'JL_BARRIENTOS_SAC': 2, 'SIMON_HUERTA_ROJAS_SAC': 1, 'HEMSA_SRL': 1, 'AOC_SRL': 2, 'FASA_SAC': 1, 'AGRIBUSINESS_SAC': 1, 'CIVIC_EIRL': 1, 'GOE_EIRL': 1, 'PERUINSA_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_Y_CONSULTORA_DEL_PERU_SAC': 1, 'ZIBA_SAC': 1, 'C_Y_C_SAC': 1, 'HUMMINGTRIP_SAC': 1, 'GC_SAC': 1, 'P&J_EIRL': 1, 'LOA_WAUKIS_SAC': 1, 'CODECA_SAC': 1, 'MILENIUM_SAC': 1, 'ORDESA_A&C_SAC': 2, 'QUEVEDO_JIMENEZ_CESAR_AUGUSTO': 1, 'LUSA_SRL': 1, 'ARIS_SAC': 1, 'JE_EIRL': 1, 'CRANT_SAC': 1, 'MIDORI_SUR_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_Y_CONSULTORIAS_ARIAN_SAC': 1, 'PROYECTOS_CABA_ASOCIADOS_SAC': 1, 'PILLCO201_EIRL': 1, 'PILAR_DE_LA_CRUZ_SAC': 1, 'ALCO_CONSULTORES_Y_CONSTRUCTORES_GENERALES_SAC': 1, 'INGENIERIA_APLICADA_EN_SUPERVISION_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_CHOCOS_ESPINOZA_SRL': 1, 'PS&C_DE_VANGUARDIA_EIRL': 1, 'CONSORCIO_B&V_INGENIEROS_EMPRESA_INDIVIDUAL': 1, 'EL_ZETA_SAC': 1, 'CORPORACION_INGENIERIA&CONSULTORIA_EIRL': 1, 'GREEN_GOLD_SAC': 2, 'OBREGON_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC': 2, 'TECNOMIN_DATA': 2, 'M_Y_W_VERTIZ_CARLOS_SAC': 1, 'EJECUTORES_Y_CONSULTRES_WVC_SAC': 1, 'CORPORACION_GRUPO_SOBRADO_SAC': 1, 'FERREMAR_PEREZ_SAC': 1, 'ARMAS_RODRIGUEZ_VICTOR': 2, 'CONSTRUCTORA_NEINCO_SAC': 1, 'CORPORACION_JESSKARSA_SAC': 1, 'CONSTRUCCIONES_E_INVERSIONES_KWT_SAC': 1, 'S&H_CONSTRUCTORA_SULQUITA_HUAMANI_SRL': 1, 'SERVIPROYECTOS_ALYMAR_SAC': 1, 'EMPRESA_CONSTRUCTORA_LOPEZ_SAC': 1, 'CONTRATISTAS_GENERALES_HUAURA_SRL': 1, 'COJAPRI_INGENIEROS_EIRL': 1, 'COINBISE_SAC': 1, 'CONZEL_SAC': 1, 'CORPORACION_ANDINA_YIRET_EIRL': 1, 'SAN_AGUSTIN_EIRL_CONTRATISTAS_GENERALES': 1, 'CORPORACION_DAGOBA_SAC': 1, "CONSTRUCTORA_Y_CORPORACION_D'GALLO_EIRL": 1, 'AMPER_SISTEMAS_SUCURSAL_PERU_SA': 1, 'ARES_SERVICIOS_GLOBALES_SAC': 1, 'CONSAJAK_CIX_SAC': 1, 'FEMACH_SAC': 1, 'EIFEL_CONSTRUCCIONES_Y_SERVICIOS_GENERALES_SAC': 1, 'DAIDARIUS_SAC': 1, 'INVERSIONES_MINERAS_TOROMIN_SAC': 1, 'CONSAGA_INGENIEROS_CONTRATISTAS_GENERALES_SRL': 1, 'TELEANDES_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC': 1, 'TEINGECON_SAC': 1, 'GRUPO_HTS_SAC': 1, 'CORPORATION_TEKNY&RAN_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_INMOBILIARIA_GOLD_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_GERED_SAC': 1, 'PSD_FORTALEZA_SAC': 1, 'CONSTRUCTORA_Y_SERVICIOS_GENERALES_A&R_SRL': 1, 'GRUPO_CONSTRUCTOR_HAZ_Y_HNOS_LA_SRL': 1, 'SERVICIOS_Y_CONSTRUCCION_VILLAVICENCIO_SAC': 1, 'COPCOGE_EIRL': 1, 'NYM_ARELLANO_CONSTRUCTOR_SAC': 1, 'DEREK_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC': 1, 'GRUPO_ST_INGENIERIA&CONSTRUCCION_EIRL': 1, 'CVJ_CONTRATISTAS_GENERALES_SRL': 1, 'GELI_SAC': 1, "LOREN'S_SAC": 1, 'SAUCEDO_INGENIERIA_Y_CONSTRUCCION_SAC': 1, 'NFRC_EIRL': 1, 'REBECSA_SAC': 1, 'BECERRA_Y_BECERRA_CONSTRUCTORES_SAC': 1, 'SAENZ_CONSTRUCCTION_EMPRESA': 1, 'GRUPO_REMEC_SAC': 1, 'DICIESA_EIRL': 1, 'CONSTRUCTORA_NISSI_SAC': 1, 'SAMIR_CONTRATISTAS_GENERALES_SAC': 1, 'NEW_ACROPOLIS_SAC': 1, 'INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC': 1, 'DAZER_CONSTRUCTION_SAC': 1, 'GRALAZ_SAC': 1, 'ECOTRAM_EIRL': 1, 'CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC': 1, 'W&W_CONSTRUCTORES_SAC': 1, 'GEOTEGG_SAC': 1, 'MAKI_ASOCIADOS_SAC': 1, 'COINVEFER_EIRL': 1, 'G&P_EL_ROBLE_SAC': 1}
Distribución de grados¶
In [119]:
import matplotlib.pyplot as plt
grados = [grado for _, grado in grado_nodos.items()]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.hist(grados, bins=range(max(grados) + 2), align='left', color='lightblue', edgecolor='black')
plt.title('Distribución de Grado de los Nodos')
plt.xlabel('Grado')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.xticks(range(max(grados) + 1))
plt.show()
El grado de un nodo en una red representa el número de conexiones (o aristas) que tiene dicho nodo.
Paso 4: Exploración¶
In [142]:
#Vemos el tipo de red, si sale "True" es porque es una red bipartita
print(nx.is_bipartite(victoria))
True
In [146]:
#Contamos el número de nodos y aristas
num_nodes = len(victoria.nodes)
num_edges = len(victoria.edges)
print(f"Número de nodos: {num_nodes}, Número de aristas: {num_edges}")
Número de nodos: 523, Número de aristas: 646
4.1. Connectivity¶
In [155]:
#Para evaluar la conectividad de una red bipartita, hay que tener en cuenta que el concepto de conectividad puede diferir.
is_connected = nx.is_connected(victoria)
print(f"¿Está conectada la red? {is_connected}")
if not is_connected:
components = list(nx.connected_components(victoria))
print(f"Número de componentes conectadas: {len(components)}")
sizes = [len(c) for c in sorted(components, key=len, reverse=True)]
print(f"Tamaño de cada componente: {sizes}")
isolates = list(nx.isolates(victoria))
print(f"Nodos aislados: {isolates}")
¿Está conectada la red? False Número de componentes conectadas: 21 Tamaño de cada componente: [446, 7, 6, 6, 6, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 1] Nodos aislados: ['ALTAS_CUMBRES_SAC']
Como se observa, la red no está conectada ('False') porque al menos un par de nodos en la red no tiene un camino que los una. Asimismo, el número de componentes conectados nos indica cuántos grupos de nodos están conectados entre sÃ. Por otro lado, el tamaño de cada componente se refiere a la cantidad de nodos que contiene cada uno de esos grupos conectados (esto nos ayuda a comprender cómo es que se distribuyen los nodos dentro de una red). Y, finalmente, los nodos aislados ('ALTAS_CUMBRES_SAC') son aquellos que no están conectados con ningún otro.
4.2. Distance¶
4.2.1. Diámetro de la Red¶
In [163]:
import networkx as nx
largest_bipartite_nodes = max(nx.connected_components(victoria), key=len)
victoria_largest = victoria.subgraph(largest_bipartite_nodes)
diameter = nx.diameter(victoria_largest)
print(f"Diámetro de la red bipartita: {diameter}")
Diámetro de la red bipartita: 12
El diámetro de una red bipartita es la longitud máxima del camino más corto entre todos los pared de nodos en la red.
4.2.2. Geodesias¶
In [190]:
geodesics = dict(nx.all_pairs_shortest_path_length(victoria))
MatrixGeo = [[geodesics.get(n, {}).get(m) for m in victoria.nodes] for n in victoria.nodes]
MatrixGeo_DF = pd.DataFrame(MatrixGeo, index=victoria.nodes, columns=victoria.nodes)
print(MatrixGeo_DF)
Ate Barranco Brena Carabayllo Chorrillos \
Ate 0.0 4.0 4.0 2.0 4.0
Barranco 4.0 0.0 4.0 4.0 4.0
Brena 4.0 4.0 0.0 2.0 2.0
Carabayllo 2.0 4.0 2.0 0.0 2.0
Chorrillos 4.0 4.0 2.0 2.0 0.0
... ... ... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
GEOTEGG_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
COINVEFER_EIRL 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
Cieneguilla Comas El_Agustino Independencia \
Ate 2.0 2.0 2.0 6.0
Barranco 4.0 2.0 4.0 4.0
Brena 4.0 2.0 2.0 4.0
Carabayllo 2.0 2.0 2.0 4.0
Chorrillos 4.0 2.0 2.0 4.0
... ... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
GEOTEGG_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
COINVEFER_EIRL 3.0 3.0 5.0 7.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
La_Molina ... INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC \
Ate NaN ... 3.0
Barranco NaN ... 5.0
Brena NaN ... 5.0
Carabayllo NaN ... 3.0
Chorrillos NaN ... 3.0
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC NaN ... 2.0
GEOTEGG_SAC NaN ... 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC NaN ... 2.0
COINVEFER_EIRL NaN ... 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC NaN ... 2.0
DAZER_CONSTRUCTION_SAC GRALAZ_SAC ECOTRAM_EIRL \
Ate 3.0 3.0 3.0
Barranco 5.0 5.0 5.0
Brena 5.0 5.0 5.0
Carabayllo 3.0 3.0 3.0
Chorrillos 3.0 3.0 3.0
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 2.0 2.0 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0 2.0 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0 2.0 2.0
COINVEFER_EIRL 2.0 2.0 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0 2.0 2.0
CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC \
Ate 3.0
Barranco 5.0
Brena 5.0
Carabayllo 3.0
Chorrillos 3.0
... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0
COINVEFER_EIRL 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0
W&W_CONSTRUCTORES_SAC GEOTEGG_SAC MAKI_ASOCIADOS_SAC \
Ate 3.0 3.0 3.0
Barranco 5.0 5.0 5.0
Brena 5.0 5.0 5.0
Carabayllo 3.0 3.0 3.0
Chorrillos 3.0 3.0 3.0
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0.0 2.0 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0 0.0 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0 2.0 0.0
COINVEFER_EIRL 2.0 2.0 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0 2.0 2.0
COINVEFER_EIRL G&P_EL_ROBLE_SAC
Ate 3.0 3.0
Barranco 5.0 5.0
Brena 5.0 5.0
Carabayllo 3.0 3.0
Chorrillos 3.0 3.0
... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 2.0 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0 2.0
COINVEFER_EIRL 0.0 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0 0.0
[523 rows x 523 columns]
In [232]:
#reemplazamos los 'NA' por 0
MatrixGeo_DF.fillna(0, inplace=True)
print(MatrixGeo_DF)
Ate Barranco Brena Carabayllo Chorrillos \
Ate 0.0 4.0 4.0 2.0 4.0
Barranco 4.0 0.0 4.0 4.0 4.0
Brena 4.0 4.0 0.0 2.0 2.0
Carabayllo 2.0 4.0 2.0 0.0 2.0
Chorrillos 4.0 4.0 2.0 2.0 0.0
... ... ... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
GEOTEGG_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
COINVEFER_EIRL 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 3.0 5.0 5.0 3.0 3.0
Cieneguilla Comas El_Agustino Independencia \
Ate 2.0 2.0 2.0 6.0
Barranco 4.0 2.0 4.0 4.0
Brena 4.0 2.0 2.0 4.0
Carabayllo 2.0 2.0 2.0 4.0
Chorrillos 4.0 2.0 2.0 4.0
... ... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
GEOTEGG_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
COINVEFER_EIRL 3.0 3.0 5.0 7.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 3.0 3.0 5.0 7.0
La_Molina ... INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC \
Ate 0.0 ... 3.0
Barranco 0.0 ... 5.0
Brena 0.0 ... 5.0
Carabayllo 0.0 ... 3.0
Chorrillos 0.0 ... 3.0
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0.0 ... 2.0
GEOTEGG_SAC 0.0 ... 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 0.0 ... 2.0
COINVEFER_EIRL 0.0 ... 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 0.0 ... 2.0
DAZER_CONSTRUCTION_SAC GRALAZ_SAC ECOTRAM_EIRL \
Ate 3.0 3.0 3.0
Barranco 5.0 5.0 5.0
Brena 5.0 5.0 5.0
Carabayllo 3.0 3.0 3.0
Chorrillos 3.0 3.0 3.0
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 2.0 2.0 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0 2.0 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0 2.0 2.0
COINVEFER_EIRL 2.0 2.0 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0 2.0 2.0
CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC \
Ate 3.0
Barranco 5.0
Brena 5.0
Carabayllo 3.0
Chorrillos 3.0
... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0
COINVEFER_EIRL 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0
W&W_CONSTRUCTORES_SAC GEOTEGG_SAC MAKI_ASOCIADOS_SAC \
Ate 3.0 3.0 3.0
Barranco 5.0 5.0 5.0
Brena 5.0 5.0 5.0
Carabayllo 3.0 3.0 3.0
Chorrillos 3.0 3.0 3.0
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0.0 2.0 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0 0.0 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0 2.0 0.0
COINVEFER_EIRL 2.0 2.0 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0 2.0 2.0
COINVEFER_EIRL G&P_EL_ROBLE_SAC
Ate 3.0 3.0
Barranco 5.0 5.0
Brena 5.0 5.0
Carabayllo 3.0 3.0
Chorrillos 3.0 3.0
... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 2.0 2.0
GEOTEGG_SAC 2.0 2.0
MAKI_ASOCIADOS_SAC 2.0 2.0
COINVEFER_EIRL 0.0 2.0
G&P_EL_ROBLE_SAC 2.0 0.0
[523 rows x 523 columns]
La siguiente tabla nos muestra las distancias más cortas entre todos los pares de nodos en la red.
4.2.3. Tabla de Frecuencia: Geodesias¶
In [194]:
import numpy as np
frequency_table = pd.DataFrame(np.unique(MatrixGeo_DF.values, return_counts=True), index=['valor', 'freq']).T.set_index('valor')
print(frequency_table)
freq valor 0.0 74793.0 1.0 1292.0 2.0 9662.0 3.0 11238.0 4.0 58346.0 5.0 21090.0 6.0 66700.0 7.0 8964.0 8.0 18496.0 9.0 1174.0 10.0 1666.0 11.0 52.0 12.0 56.0
Nos señala cuántas veces cada distancia aparece entre los pared de nodos. Un alto número de frecuencias para distancias cortas indica que muchos nodos están conectados de manera cercana, mientras que frecuencias bajas en distancias largas sugieren que esos caminos son menos comunes.
4.2.4. Matriz de Alcance¶
In [196]:
MatrixReach_DF = (MatrixGeo_DF > 0).astype(int)
print(MatrixReach_DF)
Ate Barranco Brena Carabayllo Chorrillos \
Ate 0 1 1 1 1
Barranco 1 0 1 1 1
Brena 1 1 0 1 1
Carabayllo 1 1 1 0 1
Chorrillos 1 1 1 1 0
... ... ... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 1 1 1 1 1
GEOTEGG_SAC 1 1 1 1 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 1 1 1 1 1
COINVEFER_EIRL 1 1 1 1 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 1 1 1 1 1
Cieneguilla Comas El_Agustino Independencia \
Ate 1 1 1 1
Barranco 1 1 1 1
Brena 1 1 1 1
Carabayllo 1 1 1 1
Chorrillos 1 1 1 1
... ... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 1 1 1 1
GEOTEGG_SAC 1 1 1 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 1 1 1 1
COINVEFER_EIRL 1 1 1 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 1 1 1 1
La_Molina ... INVERSIONES_CAVIANDINA_SAC \
Ate 0 ... 1
Barranco 0 ... 1
Brena 0 ... 1
Carabayllo 0 ... 1
Chorrillos 0 ... 1
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0 ... 1
GEOTEGG_SAC 0 ... 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 0 ... 1
COINVEFER_EIRL 0 ... 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 0 ... 1
DAZER_CONSTRUCTION_SAC GRALAZ_SAC ECOTRAM_EIRL \
Ate 1 1 1
Barranco 1 1 1
Brena 1 1 1
Carabayllo 1 1 1
Chorrillos 1 1 1
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 1 1 1
GEOTEGG_SAC 1 1 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 1 1 1
COINVEFER_EIRL 1 1 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 1 1 1
CORPORACION_INGENIERIA_Y_DESARROLLO_SAC \
Ate 1
Barranco 1
Brena 1
Carabayllo 1
Chorrillos 1
... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 1
GEOTEGG_SAC 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 1
COINVEFER_EIRL 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 1
W&W_CONSTRUCTORES_SAC GEOTEGG_SAC MAKI_ASOCIADOS_SAC \
Ate 1 1 1
Barranco 1 1 1
Brena 1 1 1
Carabayllo 1 1 1
Chorrillos 1 1 1
... ... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0 1 1
GEOTEGG_SAC 1 0 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 1 1 0
COINVEFER_EIRL 1 1 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 1 1 1
COINVEFER_EIRL G&P_EL_ROBLE_SAC
Ate 1 1
Barranco 1 1
Brena 1 1
Carabayllo 1 1
Chorrillos 1 1
... ... ...
W&W_CONSTRUCTORES_SAC 1 1
GEOTEGG_SAC 1 1
MAKI_ASOCIADOS_SAC 1 1
COINVEFER_EIRL 0 1
G&P_EL_ROBLE_SAC 1 0
[523 rows x 523 columns]
La matriz de alcance, la cual asume los valores de 0 y 1, nos indica si es que existe o no un camino entre un par de nodos.
4.2.5. Conectividad¶
In [198]:
import networkx as nx
# Verificar si la red bipartita está conectada
is_connected = nx.is_connected(victoria)
print(f"¿Está la red bipartita conectada? {is_connected}")
# Obtener componentes conectados
if not is_connected:
components = list(nx.connected_components(victoria))
print(f"Número de componentes conectados: {len(components)}")
¿Está la red bipartita conectada? False Número de componentes conectados: 21
4.3. Density¶
In [202]:
density = nx.density(victoria)
print(f"Densidad de la red bipartita: {density}")
Densidad de la red bipartita: 0.004732496721683773
La densidad en nuestra red bipartita nos sugiere que la red tiene muy pocas conexiones en comparación con lo que serÃa posible, lo que indica una estructura de red poco conectada y posiblemente dispersa.
4.4. Medidas de Centralidad¶
4.4.1. Centralidad de Grado¶
In [208]:
degree_centrality = nx.degree_centrality(victoria)
El grado de un nodo es la cantidad de conexiones (o aristas) que tiene con otros nodos en la red. Un alto grado indica que el nodo está muy conectado y, por lo tanto, podrÃa ser considerado importante o influente en la red. Un bajo grado sugiere que el nodo tiene pocas conexiones y podrÃa ser menos relevante en términos de conectividad.
4.4.2. Centralidad de CercanÃa¶
In [211]:
closeness_centrality = nx.closeness_centrality(victoria)
La centralidad de cercanÃa mide qué tan cerca está un nodo de todos los demás nodos en la red. Un alto valor de cercanÃa significa que un nodo puede acceder rápidamente a otros nodos en la red, lo que puede ser beneficioso para la difusión de información o recursos. Un bajo valor de cercanÃa sugiere que el nodo está relativamente lejos de otros, lo que podrÃa limitar su capacidad de interactuar eficientemente dentro de la red.
4.4.3. Centralidad de Intermediación¶
In [214]:
betweenness_centrality = nx.betweenness_centrality(victoria)
La centralidad de intermediación mide cuántas veces un nodo actúa como intermediario en el camino más corto entre otros nodos. Un alto valor de intermediación indica que un nodo tiene un papel crucial en conectar diferentes partes de la red. Un bajo valor de intermediación sugiere que el nodo no desempeña un papel importante en la conexión de otros nodos y, por lo tanto, puede ser menos influyente en términos de control o mediación en la red.
4.4.5. Compilación de Medidas de Centralidad¶
In [243]:
actorMeasures = pd.concat([pd.DataFrame.from_dict(degree_centrality, orient='index', columns=['Degree']),
pd.DataFrame.from_dict(closeness_centrality, orient='index', columns=['Closeness']),
pd.DataFrame.from_dict(betweenness_centrality, orient='index', columns=['Betweenness'])], axis=1)
#Visualizamos los datos
print(actorMeasures)
Degree Closeness Betweenness Ate 0.034483 0.206847 0.057678 Barranco 0.013410 0.209822 0.020619 Brena 0.007663 0.185960 0.006775 Carabayllo 0.045977 0.214085 0.060433 Chorrillos 0.045977 0.223152 0.119075 ... ... ... ... W&W_CONSTRUCTORES_SAC 0.001916 0.172123 0.000000 GEOTEGG_SAC 0.001916 0.172123 0.000000 MAKI_ASOCIADOS_SAC 0.001916 0.172123 0.000000 COINVEFER_EIRL 0.001916 0.172123 0.000000 G&P_EL_ROBLE_SAC 0.001916 0.172123 0.000000 [523 rows x 3 columns]
4.4.6. Visualización de Medidas de Centralidad¶
In [221]:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10))
ax.scatter(actorMeasures.Closeness, actorMeasures.Degree, s=1000*actorMeasures.Betweenness,
c=100*actorMeasures.Betweenness, cmap=plt.get_cmap('YlOrRd'), alpha=0.6)
valsForAnnotate = zip(actorMeasures.index, actorMeasures.Closeness, actorMeasures.Degree)
for name, coordX, coordY in valsForAnnotate:
ax.annotate(name, (coordX, coordY), alpha=0.5)
plt.title("Centralidad (tamaño y color para Intermediación)", y=-0.1)
plt.xlabel("CercanÃa")
plt.ylabel("Grado")
plt.show()
Lo mejoramos¶
In [254]:
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
scatter = ax.scatter(
actorMeasures.Closeness,
actorMeasures.Degree,
s=1000 * actorMeasures.Betweenness,
c=actorMeasures.Betweenness,
cmap='YlOrRd',
alpha=0.6,
edgecolor='black',
linewidth=0.5
)
valsForAnnotate = zip(actorMeasures.index, actorMeasures.Closeness, actorMeasures.Degree)
for name, coordX, coordY in valsForAnnotate:
if actorMeasures.Betweenness.loc[name] > actorMeasures.Betweenness.quantile(0.98): # Top 2%
ax.annotate(name, (coordX, coordY), fontsize=8, alpha=0.7)
plt.title("Centralidad (tamaño y color para Intermediación)", fontsize=16, y=1.02)
plt.xlabel("CercanÃa", fontsize=14)
plt.ylabel("Grado", fontsize=14)
cbar = plt.colorbar(scatter)
cbar.set_label('Centralidad de Intermediación', fontsize=12)
cbar.ax.tick_params(labelsize=10)
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
plt.xlim(left=0)
plt.ylim(bottom=0)
plt.show()
